一、神经网络的参数 √神经网络的参数：是指神经元线上的权重 w，用变量表示，一般会先随机生成 这些参数。生成参数的方法是让w等于tf.Variable，把生成的方式写在括号里。 神经网络中常用的生成随机数/数组的函数有： tf.random_normal() 生成正态分布随机数 tf.truncated_normal() 生成去掉过大偏离点的正态分布随机数 tf.random_unif
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2023-10-26 13:03:56
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一、前馈神经网络基本模型前馈神经网络是最基本的神经网络，其中的一些基本概念在神经网络的研究中被广泛的使用。一个前馈神经网络可以看做是一个函数 fθ:x→y 其中输入
x∈Rn，输出
y∈Rm，函数的行为通过参数
θ∈Rp 来决定。 构造一个神经网络，需要的各个要素如下：1、神经元模型神经元模型是构建神经网络的基本模块。神经元模型的要素如下：每个神经元的输入为一个向量 x∈Rn，输
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2023-08-08 13:30:42
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神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用
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2023-10-13 00:02:07
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目录 卷积网络调参调整学习率选择不同的激活函数网络初始化批归一化数据增强卷积神经网络调参 α是对每一个神经元结构来说的.所以对于稀疏的问题来说就更明显了,很难学习到稀疏问题上的信息,然后将学习率α调小,但是又对于稀疏问题来说,还没有学习到足够的信息,使得下降梯度不够大,无法得到收敛 变种 手动设置 各自的优缺点 当x<0时,输出一直为0进入死循环. 单层原因:(在最后是损失函数计算中,这个参
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2023-08-09 20:10:37
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AI：神经网络在深度学习过程中每层训练的网络参数容量数量计算推导，Python在深度学习的卷积神经网络中，训练的参数的计算公式为：公式1： 计算每一层神经网络在深度学习过程中的训练参数个数的常规公式2为：total_params_count = (filter_height * filter_width * input_channels + 1) * number_of_filters&
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2023-10-03 19:31:25
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在神经网络中参数量如何计算呢卷积层： 参数量 = 核高核宽核通道数输入通道数+偏置全连接层： 参数量 = 全连接层神经元数输入通道数+偏置BN层： 参数量 = 2（平移因子，缩放因子）输入通道数池化层：
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2023-05-22 15:44:50
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任何数学技巧都不能弥补信息的缺失从大量的实践中总结一些经验方法，从网络优化和正则化两个方面来介绍这些。常用的优化方法：参数初始化，数据预处理方法，逐层归一化，超参数优化方法。常用的网络正则化：L1,L2正则化，权重衰减，提前停止，丢弃法，数据增强和标签平滑。 网络优化：包括了模型选择和参数优化，神经网络优化的改善方法，分为以下几个方面。 使用更有效的优化算法来提高梯度下降优化方
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2023-08-07 10:29:56
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对于一个深度学习神经网络来说，其通常包含很多卷积层，用于不断提取目标的特征，或对目标进行最终定位或者分类。1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中，最常见的数据格式是float32，占4个字节（Byte
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2023-08-09 19:55:16
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全连接的参数计算如图: (5*4+5)+(3*5+3) 即第一层参数+第二层参数 参数类型只有2种：w和b w的数量就是输入层到输出层之间的箭头数目，而b的数目等于每个输出神经元的数目（即不包括输入层的神经元），输入层的神经元数目即输入数据的特征维度数目，比如数据矩阵为2*4的矩阵X,2行代表两个样本数据，4列代表每个样本有4个属性特征值，所以经过神经网络的计算是依次取每行的数据进行计算。
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2023-05-24 10:36:11
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神经网络计算公式参数说明名称含义K_h卷积核的高K_w卷积核的宽C_in输入通道数C_out输出通道数out_width输出图像的宽度out_height输出图像的高度in_width输入图像的宽度in_height输入图像的高度Ppadding，为填充大小Sstride，为步长一、卷积神经网络参数量：Params = K_h × K_w × C_in × C_out + C_out 其中，K_h
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2023-05-22 15:50:34
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普通卷积 1. 公式 计算公式：参数量=（filter size * 前一层特征图的通道数 ）* 当前层filter数量计算量 = 参数量* 输出图的尺度 详细如下：输入卷积：Win * Hin * Cin 卷积核：k * k 输出卷积：Wout * Hout * Cout参数量：（即卷积核的参数） k * k * Cin * Co
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2023-07-27 14:16:35
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DQN有很多超参数，主要有：经验回放集合尺寸，神经网络结构，GAMMA值，学习率，e_greedy值和正负回报值。如此多的超参数，很难调好，必须认真体会总结。==================经验回放大小=================== 首先是经验回放集合尺寸。agent把对环境的感知，放入经验回放中，作为神经网络的样本集合。我的体会是，如果经验回放集合尺寸太小了，必然要选择
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2024-01-26 06:45:22
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前言我们都知道，神经网络的学习目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数，这是一个寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程可以称为最优化，但由于参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解，而且在深度学习中，参数的数量非常大，导致最优化问题更加复杂。在这之前，我们是将参数的梯度（导数）作为线索，使参数沿着梯度方向更新，并重复执行多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（SGD）
反向传播中提到了偏
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2023-09-15 14:45:02
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梯度下降中，计算完各个参数的导数之后就需要更新参数值了，最常用的更新参数方法就是： 【SGD】： 1. x += - learning_rate * dx 但是这种方法收敛速度非常慢，其实除了这个更新参数的方法，还有很多的方法可以进行参数更新。 【Momentum update】： 这个方法对于深度学习的网络参数更新往往有不错的效果。本质意
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2023-08-04 21:16:05
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第2章 使用Python进行DIY 2.1 -2.3 Python。输入jupyter notebook打开jupyter notebook。介绍了一些python的基础用法。列表，数组，函数等。在前馈信号或通过网络反向传播误差时，需要进行大量计算，通过使用数组或矩阵，我们可以简化指令，因此数组或矩阵非常有用。类和对象之间的区别。于对象已经有了整齐封装在内的数据和函数。 2.4 使用Python制
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2023-11-07 01:08:32
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说明这里有一点点神经网络的代码，写出来记录一下。环境Anaconda3-5.2.0 对运行环境有疑问的可以看我的Python决策树代码那块，会比较详细一点重要内容这里要补充一点重要内容，就是sklearn的官网，因为很多时候调参的时候都要用到sklearn的官网里面的api文档。 可以直接百度查“sklearn官网” 点击进去，有时候可能一直进不去，多点击几次就好了 这个就是官网了，选择Docum
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2023-08-10 11:17:52
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在上篇文章一文看尽RNN(循环神经网络)中，我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory)，它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。Long Short Term Memory networks(以下简称LS
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2024-05-09 10:33:40
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net的属性如下： .perFromFcn='sse'; % 性能函数，这里设置为‘sse’，即误差平方和 .trainParam.goal=0.1 % 训练目标最小误差，这里设置为0.1.trainParam.epochs=300; % 训练次数，这里设置为300次.trainParam.sh
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2023-07-03 11:04:31
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在开始本篇内容之前，我想说一下什么是卷积神经网络？以卷积结构为主，搭建起来的深度网络，为卷积神经网络。该网络可以自动提取特征，通过提取特征进行网络学习。卷积运算对图像和滤波矩阵做内积（逐个元素相乘再求和）的操作为卷积运算。卷积中的重要参数卷积核(kernel)步长(stride)填充(Pad)输出通道在深度学习中，我们最常用的卷积核是2D卷积核（k_w,k_h）,k_w,k_h分别表示卷积的长和宽
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2023-10-07 15:28:57
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前言本文将介绍神经网络调参技巧：warmup，decay。反向传播主要完成参数更新：，其中为学习率，为梯度更新量，而warmup、decay就是调整的方式，优化器决定梯度更新的方式即的计算方式。衰减方式如下图所示：warmup and decay定义Warmup and Decay是模型训练过程中，一种学习率（learning rate）的调整策略。Warmup是在ResNet论文中提到的一种学习
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2024-03-07 18:22:47
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